A-t-elle tué l’apprentissage automatique?

L’apprentissage automatique (ML) est un domaine de recherche depuis plus de 50 ans et, en tant que sous-ensemble de l’intelligence artificielle, a également été le point de mire de grandes innovations dans ce temps. De nombreuses entreprises utilisent l’apprentissage automatique tout au long de leur pile et certaines ont déjà fait appel à des frameworks ML sans s’en rendre compte. Cependant, avec la popularité croissante de nouvelles formes de développements en IA tels que l’IA générative, certains ont mis en question l’étendue des approches traditionnelles telles que les algorithmes d’apprentissage automatique. Dans cet épisode, Jane s’entretient avec Sascha Heyer, ingénieur en apprentissage automatique senior chez DoiT, pour explorer si l’apprentissage automatique a toujours sa place dans un monde plus intéressé par l’IA conversationnelle. « L’avenir est toujours difficile à prédire, personne ne s’attendait à ChatGPT et GPT en général et je ne sais pas ce qui va se passer l’année prochaine. Mais je pense que nous aurons encore quelques projets d’apprentissage automatique traditionnels pendant un certain temps, surtout parce que vous pouvez combiner ces approches traditionnelles d’apprentissage automatique avec des approches de modèles de langage naturel. « Sans les grands modèles de langage, les ingénieurs devaient considérer divers modèles, allant de la régression linéaire simple aux modèles d’ensemble plus complexes ou aux modèles d’apprentissage profond. Et ils devaient les ajuster en fonction de leurs cas d’utilisation, ce qui nécessitait beaucoup de tâches manuelles. »